MySQL中的存储引擎是其数据库管理系统的核心模块，用于处理不同类型的数据存储和检索操作。每种存储引擎都有自己的特点，适用于不同类型的应用场景。MySQL最常用的存储引擎包括InnoDB、MyISAM、Memory、CSV、Archive、Merge、Federated、NDB等。以下是对MySQL存储引擎的详细介

FreqFed:AFrequencyAnalysis-BasedApproachforMitigatingPoisoningAttacksinFederatedLearning--FreqFed：一种基于频率分析的联邦学习中缓解中毒攻击的方法来源摘要威胁模型设计目标所用方法FreqFed总结思考来源NetworkandDistributedSystemSecurity

联邦学习(FederatedLearning)原理与代码实战案例讲解关键词：联邦学习集中式学习数据隐私保护分布式机器学习同态加密安全多方计算1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来，数据孤岛现象日益严重。许多组织拥有大量的本地数据，但由于法律、安全或商业原因，这些数据

本文讨论了联邦学习的独特特征和挑战，提供了当前方法的广泛概述，并概述了与广泛的研究社区相关的未来工作的几个方向。背景：现代分布式网络中的设备（如移动电话、可穿戴设备和自动驾驶汽车等）每天会产生大量数据，由于这些设备的计算能力不断增强，以及对传输私人信息的担忧，在本地

在MySQL中，操作多数据源（例如从库A和库B）进行联查的情况，可以分为以下两种场景：A库和B库在同一个MySQL实例当A库和B库在同一个MySQL实例下时，可以直接使用跨库联查查询。示例如下：SELECTA.column1,B.column2FROMA.table1ASALEFTJOINB.table2ASBONA.id=

关于联邦学习的概念在网上资源丰富，但是考虑到有些同学在接触时缺少对研究方向细致了解而困恼，我根据一些综述论文博客等资料为大家做个易于理解的详细介绍。由于内容较多且分为两部分。目录Researchdirections（1）1.ModelAggregation2.Personalization3.Recommendersystem

AnEfficientApproachforCross-SiloFederatedLearningtoRank一种有效的cross-silo(跨孤岛)联邦排名学习方法摘要传统的排名学习（LTR）模型通常采用基于大量数据的集中式方法进行训练。然而，随着人们数据隐私意识的提高，像以前一样从多个所有者收集数据变得更加困难，由此

2024/2/11大四做毕设的时候第一次读这篇论文，当时只读了前一部分，后面关于收敛界推导证明的部分没有看，现在重新完整阅读一下这篇文章。本文贡献提出了一种基于差分隐私(DP)概念的新框架，其中在聚合之前将人工噪声添加到客户端的参数中，即模型聚合前加噪FL(NbAFL)我们提出了Nb

MySQL跨库之间联合查询的方法背景随着业务上云的需要,公司里面有阿里云上面的测试环境.也有公司内的测试环境.但是阿里云上面的机器和公司内的机器存在一些差异.所以一直想有一个归集数据的过程.能够在一张图标里面关联公司内和阿里云上面的一些数据信息实现类似于混

Nagalapatti,Lokesh,andR.Narayanam."GameofGradients:MitigatingIrrelevantClientsinFederatedLearning."(2021).  针对联邦学习中相关客户端选择（FRCS）的问题，本文提出一种可以选择具有相关数据的客户端的方法，并提出一个检测拥有特定目标标签数据的客户端

目的：减少通信量(成本)，例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数（4264Mb）方法：具有自动编码器压缩（AutoencoderCompression）且具有收敛保证（ConvergenceGuarantee）；利用冗余信息（theredundantinformation）和FL的迭代纠错能力（iterativeerror-correctingcapabilityofFL）来压缩client的模型，

开启FEDERATED存储引擎1.1、查看存储引擎存在的FEDERATED存储引擎就配置文件开启不存在就安装查看showengines;YES支持并开启DEFAULT支持并开启,并且为默认引擎；NO不支持；DISABLED支持,但未开启。创建federated引擎表创建语句最好和原表语句一样，当然去掉id的auto之类的。CREATE

TensorflowFederated(tff)1.安装pipinstalltensorflow-federated可通过以下方式检查已安装成功，importtensorflow_federatedastffprint(tff.federated_computation(lambda:'HelloWorld')())理想输出，2.数据tff.simulation.datasetstff.simulation下的一个模

"Zhang,Zhuosheng,etal."SAFELearning:SecureAggregationinFederatedLearningwithBackdoorDetectability."IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity(2023)."  本文提出了一种在联邦学习场景下可以保护隐私并防御后门攻击的聚合方法。作者认

Soteria:基于表示的联邦学习中可证明的隐私泄露防御https://ieeexplore.ieee.org/document/95781923FL隐私泄露的根本原因3.1FL中的表示层信息泄露问题设置在FL中，有多个设备和一个中央服务器。服务器协调FL进程，其中每个参与设备仅与服务器通信本地模型参数，同时保持其本地

主题:FederatedLearninginHealthcare日期:2023-06-0708:47:33录制文件：https://meeting.tencent.com/v2/cloud-record/share?id=ec65d257-69ab-4807-b670-9312fb2a5bae&from=3 

在异构联邦学习中博采众长做自己代码：https://paperswithcode.com/paper/learn-from-others-and-be-yourself-in摘要联邦学习中有异质性问题和灾难性遗忘。首先，由于非I.I.D（相同独立分布）数据和异构体系结构，模型在其他领域的性能下降，并且与参与者模型之间存在通信障碍。其次，在局

根据代码执行方式的不同，有两种解决方法。在vscode中执行代码，需要设置一下env参数{//使用IntelliSense了解相关属性。//悬停以查看现有属性的描述。//欲了解更多信息，请访问:https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387"version":"0.2.0","c

文章目录联邦学习的基本概念联邦学习的定义联邦学习的特点分布式机器学习面向扩展性的分布式机器学习面向隐私保护的分布式机器学习分布式机器学习平台联邦学习架构C-S架构P

联邦学习——笔记0042023.03.13周一快中期答辩了（3.20），最近甲流高发期毕设期间，今天学习了联邦学习的一篇论文———DifferentiallyPrivateFederatedLearning:ACli

Bao,Xianglin,etal."FLChain:ABlockchainforAuditableFederatedLearningwithTrustandIncentive."20195thInternationalConferenceonBigDataComput

    这篇论文提出CFFL框架，根据参与者的声誉收敛到不同模型，实现联邦学习公平协作    参考笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/600343559      

参考链接：https://www.zhihu.com/people/hidisan/posts        本文提出q-FFL优化算法，在模型准确率不变的情况下，引入q参数化的权重，使损失大的参与者权重更

Thapa,C.,M.Chamikara,andS.Camtepe."SplitFed:WhenFederatedLearningMeetsSplitLearning."(2020).  本文提出了一种联邦学习（FL）和分割学习（SL）的混合

这篇论文提出了两种贡献测量的方法，水平FL的删除方法和垂直FL的Shapley值分组特征法。水平FL：特征相同样本不同删除方法：每次删除某一个参与者重新训练，贡献=原模型-新模型